基于DEM的宁明县地形因子分析

以ASTER GDEM 30 m分辨率的DEM为基础数据,ArcGIS为软件平台,提取宁明县坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割深度等地形特征要素,并对地形特征进行定量分析.结果表明,县域内坡度在0°～81 °范围内均有分布,但相对集中于5°～ 35°之间;南坡、北坡坡向面积相差较小,分布相对均衡;西北部、南部地形起伏较大,最大处可达702 m;地表粗糙度处于0.15～1之间;地表切割深度最深处达到340.67 m.     

精确高程异常的确定

本文在顾及局部地形改正、椭球改正及大气改正的情况下,采用实测数据,应用Meissel方法和Wenzel频谱分析方法,对某盆地边缘的高程异常进行了实际计算。并将计算结果同多普勒高程异常进行了比较,证明结果是良好的。此外还对我国精确高程异常的确定提出了一些建议。     

三维真实感地形建模与可视化

研究了三维真实地形建模与可视化的整个流程,利用OpenGL通用图形程序接口实现了基于DEM数据与遥感影像的三维地形的快速生成与仿真;并将三维地形生成技术应用到了天山公路三维地质灾害场景可视化中。详细阐述了以遥感影像作为地形纹理的处理方式与流程以及构建真实地形场景技术的方法和优化方案,提出了在实际应用中建立个性化三维地形系统的重要性。     

综合EGM2008模型和SRTM/DTM2006.0剩余地形模型的GPS高程转换方法

利用SRTM以及DTM2006.0全球地形模型构建剩余地形模型（RTM）数据,并将其转换为RTM高程异常。通过GPS/水准点的优化选择法,选择少量GPS/水准点的实测高程异常,扣除EGM2008模型以及SRTM与DTM2006.0模型求得的剩余模型高程异常,对残余高程异常进行拟合,从而进一步提高GPS高程转换的精度。最...     

地形RSG模型的动态构网算法

论述了一种基于规则格网地形模型的动态构网算法。通过定义模型中顶点间的约束关系以及顶点误差的继承方法，利用四叉树构建出顶点的层次结构，有效解决了不同分辨率网络间接边的裂缝问题，实现在模型误差控制下的多分辨网络的实时正确构网。实验证明，该方法对于实时控制地形模型的细节层次，增强地形模型的绘制效率是非常有效的。     

一种基于视觉特征的地形模型数据提取与快速显示方法

DEM模型是一种重要的地形模型，由于其数据量极其巨大，如何实现快速显示是一个难题。针对DEM地形模型，提出基于视点与观察分辨率的数据抽取及基于法矢量的模型简化的快速绘制方法算法，最后进行实验验证。结果表明，该方法数据压缩量大，绘制速度快，且逼真度无明显变化。     

采用Creator生成三维地形

介绍了Creator地形转换的四种算法，讨论了在Creator中生成地形的过程，并以福建省闽清地区水口店为研究区域，建立直观性的、真实性的三维地形。     

地形抹平与半经验模型的Landsat TM/ETM+地形校正方法

地形校正可以减小地形起伏对地物光谱的影响,提高计算机分类在山区的精度。设计了针对全球土地覆盖分类的Landsat TM/ETM+数据地形校正方法 SCOS(Smoothed COS余弦),首先对地形的坡度角进行抹平处理,很大程度上削弱了地表非朗伯性对地形校正的影响,然后利用简单有效的余弦校正去除地形效应。该方法与其他常用地形校正算法的对比分析是通过对全球不同区域、不同地表覆盖的有代表性的6景Landsat TM/ETM+数据的试验,采用统计分析与目视判读的方式,从过度校正和类内均一性两个方面进行的。结果表明,该方法在目视效果和统计结果上优于常规方法,并且更加简单有效,无需复杂的大气参数及传感器参数,满足全球地表覆盖分类对地形校正的需求。     

规则格网DEM地形综合方法分析

针对当前丰富多样的DEM地形综合模型,分类阐述其综合原理、关键技术及优缺点,以黄土丘陵1：1万DEM为基础,对其地形综合效果进行对比分析。研究结果表明：现有的DEM地形综合模型各有优缺点;不同综合模型综合后的地形,高程数值随着综合尺度的增加,存在显著差异,而且不同综合模型对流域边界的综合处理也存在显著差异,没有形成客观有效的流域边界描述;当前困扰DEM地形综合的关键问题,是缺乏不同尺度下地形综合质量的客观评价标准,致使现有综合模型地形综合结果和DEM格网分辨率之间没有建立本应存在的内在联系,有待进一步深入研究。     

Validating the use of object-based image analysis to map commonly recognized landform features in the United States

ABSTRACT

The U.S. Geological Survey (USGS) National Geospatial Program (NGP) seeks to i) create semantically accessible terrain features from the pixel-based 3D Elevation Program (3DEP) data, and ii) enhance the usability of the USGS Geographic Names Information System (GNIS) by associating boundaries with GNIS features whose spatial representation is currently limited to 2D point locations. Geographic object-based image analysis (GEOBIA) was determined to be a promising method to approach both goals. An existing GEOBIA workflow was modified and the resulting segmented objects and terrain categories tested for a strategically chosen physiographic province in the mid-western US, the Ozark Plateaus. The chi-squared test of independence confirmed that there is significant overall spatial association between terrain categories of the GEOBIA and GNIS feature classes. Contingency table analysis also suggests strong category-specific associations between select GNIS and GEOBIA classes. However, 3D visual analysis revealed that GEOBIA objects resembled segmented regions more than they did individual landform objects, with their boundaries often failing to correspond to match what people would likely perceive as landforms. Still, objects derived through GEOBIA can provide initial baseline landscape divisions that can improve the efficiency of more specialized feature extraction methods.